В России впервые на практике применили федеративное машинное обучение
Яндекс вместе с Институтом системного программирования имени В. П. Иванникова РАН и Сеченовским университетом первыми в России на практике применили федеративное машинное обучение. Такой подход позволяет участникам коллективно обучать модели, никому не передавая свои данные. Это открывает новые возможности для партнерств в сфере искусственного интеллекта. Теперь в них смогут участвовать компании из отраслей, где имеют дело с чувствительной информацией: например, финансов, медицины или промышленности.
Яндекс, ИСП РАН и Сеченовский университет Минздрава России, используя федеративный подход, создали нейросеть, которая по данным электрокардиограмм выявляет фибрилляцию предсердий — одну из наиболее распространённых патологий сердца. Технология делает это с высокими показателями чувствительности и специфичности. Для обучения использовались два независимых датасета с электрокардиограммами: от Сеченовского университета и от ИСП РАН. Оба партнёра провели раунды обучения на своей стороне, а затем передали результаты в общий контур.
Проект реализовали эксперты из Центра технологий для общества Yandex Cloud. За техническую составляющую проекта отвечали инженеры Yandex Cloud и ИСП РАН. В Yandex Cloud продумали этапы реализации, предложили стек технологий, создали унифицированную среду для обучения и рассчитали необходимый объём ресурсов. В ИСП РАН разработали модель и адаптировали её под опенсорсный фреймворк федеративного обучения. Сеченовский университет дал экспертную оценку качества модели.
Федеративное машинное обучение также называют совместным, поскольку оно предназначено для проектов, где есть несколько участников с собственными наборами данных, или датасетами.
Работает такая технология следующим образом: сперва модель обучается на каждом из датасетов участников проекта. На центральный сервер передаются не сами датасеты, а результаты их обработки — к примеру, изменения в весах модели. На них затем обучается глобальная модель. Таким образом, датасеты на протяжении всего процесса обучения не покидают контуры организаций — и никто, кроме владельцев, не может получить к ним доступ.
В будущем воспользоваться федеративным машинным обучением смогут клиенты Yandex Cloud. Новый подход позволит участвовать в совместных проектах организациям, которые раньше не могли сотрудничать из-за рисков, связанных с передачей чувствительных данных. Это, в свою очередь, повысит качество итоговых моделей — чем больше партнёров в проекте, тем больше данных для обучения. Кроме того, федеративный метод будет полезен и партнёрам, которых разделяют большие расстояния — например, когда речь идёт о трансграничной передаче данных.
Источник: Яндекс
Заметили неточность или опечатку в тексте? Выделите её мышкой и нажмите: Ctrl + Enter. Спасибо!
Адрес: 105082, Россия, г. Москва, 2-й Ирининский пер, д. 3
Оставить свой комментарий:
Комментарии по материалу
Данный материал еще не комментировался.